基于支持向量回归的混凝剂虚拟测试方法提升地表水处理中有机物去除效率研究

针对传统烧杯试验耗时且难以应对原水水质快速变化的问题，研究人员开发了基于支持向量回归(SVR)的虚拟测试方法，通过预测UV254去除率和混凝pH值优化混凝剂投加量，同时建立残余铝控制策略，为饮用水处理厂(DWTP)提供智能决策支持。

　　

在饮用水处理领域，混凝工艺是去除颗粒物和天然有机物(NOM)的核心环节。传统烧杯试验虽能确定最佳混凝剂投加量，但耗时长达数小时，难以应对降雨等突发水质变化。更棘手的是，许多水厂缺乏独立调控混凝pH的能力，导致残余铝超标风险。这些痛点严重制约水处理效率，亟需开发实时优化的智能解决方案。

研究人员创新性地将机器学习引入水处理领域，提出基于支持向量回归(SVR)的虚拟测试框架。通过建立UV₂₅₄去除率和混凝pH的双重预测模型，仅需输入水质参数即可秒级输出最优混凝剂组合投加方案。特别值得注意的是，该方法独创性地将pH预测值与残余铝控制标准联动，形成闭环决策系统。这项突破性成果发表于环境科学顶级期刊《Science of The Total Environment》。

关键技术包括：1) 采用SVR算法处理水厂历史运行数据构建预测模型；2) 以UV₂₅₄作为NOM去除效果的关键指标；3) 建立残余铝与pH的量化关系模型。研究团队从实际水厂获取了涵盖不同季节的水质数据集进行验证。

【模型构建】通过分析浊度、温度等12项水质参数与混凝效果的非线性关系，开发出预测精度达R²>0.85的SVR模型，较传统线性回归提升30%以上。
【虚拟测试】模拟显示新方法可将决策时间从4小时缩短至5分钟，在暴雨期间UV₂₅₄去除率波动幅度降低60%。
【安全验证】证实当预测pH控制在6.2-7.1区间时，出厂水残余铝浓度稳定低于0.1 mg/L的国标限值。

该研究实现了从经验驱动到数据驱动的范式转变，其虚拟测试框架可无缝嵌入现有水厂控制系统。特别在气候变化导致原水水质波动加剧的背景下，该方法为保障饮用水安全提供了可量化的技术路径。未来通过接入在线监测数据流，有望建成全球首个混凝工艺数字孪生系统。